Catalytic and Noncatalytic Upgrading of Bio-Oil to Synthetic Fuels: An Introductory Review
Notice bibliographique
Résumé
Biofuels can potentially address greenhouse gas emissions and related environmental issues caused by fossil fuels. Fossil fuels such as gasoline and diesel have been the preferred fuels for the automotive sector. Although promising, crude bio-oil derived from pyrolysis and liquefaction of waste biomass does not meet the fuel standards for direct use in combustion engines and power plants. Bio-oil has a considerable amount of water as well as components containing oxygen, nitrogen, sulfur, metals, and aromatic compounds. Such components add many undesired properties to bio-oil such as high viscosity, low fluidity, low heating value, greater acidity, and thermal instability. This chapter is an introductory review of some notable catalytic and noncatalytic bio-oil upgrading technologies that make them compatible with transportation fuels. The catalytic upgrading technologies reviewed include hydrogenation, hydrocracking, esterification, and transesterification. The noncatalytic upgrading techniques reviewed are emulsification, solvent addition, supercritical fluids, and electrochemical stabilization. The strengths, weaknesses, opportunities, and threats for each of these bio-oil upgrading technologies are comprehensively discussed along with their operational mechanisms and challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».